Als «dimensionality-reduction» getaggte Fragen

Die Dimensionsreduzierung bezieht sich auf Techniken zum Reduzieren vieler Variablen auf eine kleinere Anzahl, während so viele Informationen wie möglich aufbewahrt werden. Eine bekannte Methode ist [tag pca]

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Sind t-sne-Dimensionen sinnvoll?

Gibt es Bedeutungen für die Dimensionen einer t-sne Einbettung? Wie bei PCA haben wir diesen Sinn für linear transformierte Varianzmaximierungen, aber für t-sne gibt es neben dem Raum, den wir für die Abbildung und Minimierung des KL-Abstands definieren, auch

dimensionality-reduction tsne
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Dimensionalität und Mannigfaltigkeit

Ein häufig gehörter Satz beim unbeaufsichtigten maschinellen Lernen ist Hochdimensionale Eingaben leben typischerweise auf oder in der Nähe eines niedrigdimensionalen Verteilers Was ist eine Dimension? Was ist eine Mannigfaltigkeit? Was ist der Unterschied? Können Sie ein Beispiel geben, um beide...

machine-learning dimensionality-reduction
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Gibt es gute Out-of-the-Box-Sprachmodelle für Python?

Ich erstelle Prototypen für eine Anwendung und benötige ein Sprachmodell, um die Ratlosigkeit einiger generierter Sätze zu berechnen. Gibt es ein geschultes Sprachmodell in Python, das ich problemlos verwenden kann? So etwas Einfaches wie model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a...

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Wann sollte man eine lineare Regression oder eine Entscheidungsbaum- oder eine zufällige Waldregression wählen? [geschlossen]

Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 4 Jahren . Ich arbeite an einem...

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